主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "研究型实习生-阿里妈妈-大模型生成式推荐技术研究实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "淘天集团",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"degree": "自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术。\n2. 研发基于大模型的生成式召回、广告点击率预估、用户搜索词理解等下游应用。\n3. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。",
"requirements_text": "1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生；\n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3. 有LLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先；\n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据挖掘",
"分析能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "3. 有LLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先；4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "研究型实习生-阿里妈妈-大模型生成式推荐技术研究实习生\n研究型实习生-阿里妈妈-大模型生成式推荐技术研究实习生\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-10-31 - 2028-10-30\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术。\n2. 研发基于大模型的生成式召回、广告点击率预估、用户搜索词理解等下游应用。\n3. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。\n\n职位要求\n1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生；\n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3. 有LLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先；\n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。\n\n在招业务\n淘天集团\n1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术。\n2. 研发基于大模型的生成式召回、广告点击率预估、用户搜索词理解等下游应用。\n3. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。\n1. 自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生；\n2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；\n3. 有LLM实操经验，参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目者优先；\n4. 良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有较深入的理解，在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。",
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